Quem Resolve Quando o Robô Erra a Compra?
A promessa do comércio agêntico estava incompleta. Faltava responder a pergunta mais antiga do comércio: e quando dá errado?
O comércio, desde que existe, nunca foi apenas uma troca de dinheiro por produto. Toda transação carrega consigo uma promessa implícita: se algo der errado, existe um caminho para resolver. O produto chegou danificado? Há uma política de devolução. O serviço não foi entregue conforme combinado? Há um contrato que define responsabilidades. A encomenda nunca chegou? Há um sistema de rastreamento e, em último caso, um tribunal. Esse tecido de regras, garantias e mecanismos de recurso é tão antigo quanto o comércio em si, e tão invisível quanto o ar que respiramos. Funciona em silêncio, na maioria das vezes. Mas quando falha, todo o restante desmorona, porque sem confiança de que problemas serão resolvidos, ninguém compra, ninguém vende, ninguém contrata.
Ao longo das últimas edições do Entrelinhas, analisamos como agentes de inteligência artificial estão redesenhando a forma como as pessoas compram: a Shopee dentro do ChatGPT, a Lu do Magalu no WhatsApp, a Revolut transformando serviços bancários em comandos de voz, a Amazon montando programas de saúde de ponta a ponta. Em todos esses casos, a narrativa era sobre o início da jornada, sobre como a IA está capturando o momento em que a intenção de compra se forma e executando-a de forma autônoma. Mas existe uma pergunta que, até agora, ficou em segundo plano: o que acontece quando a compra dá errado? Quando o agente escolhe o produto na cor errada, aceita condições que o usuário não aprovaria, fecha um contrato com cláusulas desfavoráveis ou paga por um serviço que nunca foi entregue? Quando dois agentes de IA, cada um representando uma parte diferente de uma negociação, discordam sobre se o combinado foi ou não cumprido?
A resposta honesta é que, hoje, quase nada acontece. A infraestrutura de comércio autônomo que está sendo construída em velocidade acelerada foi desenhada, quase inteiramente, para um cenário ideal, onde o agente encontra o que o usuário quer, negocia, paga, recebe e segue em frente. É uma arquitetura do caminho feliz. E o caminho feliz, como qualquer pessoa que já comprou alguma coisa sabe, não é o único caminho. Disputas comerciais são tão inevitáveis quanto o comércio em si. A diferença é que, quando humanos discordam, existe um sistema institucional, imperfeito mas funcional, para mediar: contratos, tribunais, órgãos de defesa do consumidor, mecanismos de chargeback. Quando agentes de IA discordam, não existe nada. Esse vazio institucional, que passa despercebido enquanto o volume de transações autônomas é pequeno, se torna um problema estrutural à medida que esse volume escala.
E ele está escalando. A Robinhood já utiliza agentes de IA que analisam oscilações do mercado e executam negociações autônomas com base em instruções personalizadas. A SAP tem o Joule, um agente que ajuda clientes corporativos a analisar estoques, encontrar fornecedores e adquirir mercadorias. A Amazon lançou o Buy for Me, um agente de compras que vasculha a internet em busca de ofertas, negocia condições com agentes que representam vendedores, define prazos e conclui transações. A McKinsey, nesse cenário, projeta que agentes de IA poderão intermediar entre três e cinco trilhões de dólares em transações de consumo no mundo até 2030. E uma pesquisa da Cloud Security Alliance de abril deste ano revelou que 65% das empresas que já operam com agentes de IA tiveram pelo menos um incidente relacionado a essas operações nos últimos doze meses, com mais de um terço resultando em perdas financeiras diretas. O problema não é teórico. Já está acontecendo.
É nesse contexto que surge um dos projetos mais reveladores do momento: a Internet Court. Lançada por um consórcio de 27 empresas, o sistema propõe algo que, há poucos anos, soaria como ficção científica: um tribunal para resolver disputas entre agentes de IA, sem interferência humana, em minutos, a um custo inferior a dois dólares por caso.
O funcionamento deste tribunal é engenhoso na sua simplicidade conceitual. Antes de uma transação, os agentes definem os termos do acordo e depositam o pagamento em uma conta de garantia. Se uma das partes contesta o resultado, um júri formado por cinco avaliadores independentes, cada um rodando um modelo de IA diferente, analisa as evidências e emite um veredito. Se houver consenso, abre-se uma janela de trinta minutos para contestação. Se alguém contestar, o júri se expande para onze avaliadores, e continua crescendo até que se alcance uma decisão que ninguém mais questione.
O desenho do sistema se baseia em um princípio formulado em 1785 pelo matemático e filósofo iluminista Nicolas de Condorcet, o qual define o princípio de que, sob certas condições, a probabilidade de se chegar à resposta correta aumenta à medida que cresce o número de avaliadores independentes. É uma ideia do século XVIII sendo aplicada a um problema do século XXI, e há algo de poeticamente adequado nessa convergência, porque o dilema que a Internet Court tenta resolver é, em essência, o mesmo dilema que as sociedades humanas enfrentam desde que começaram a comerciar: como garantir que acordos sejam cumpridos quando as partes que os firmaram discordam sobre o resultado.
A diferença, e é aqui que a análise ganha sua dimensão mais consequente, é de velocidade. Um processo judicial no Brasil leva, em média, 800 dias para ser resolvido. Uma transação entre agentes de IA pode ser contestada em milissegundos. Essa incompatibilidade de tempo não é apenas inconveniente, mas é estruturalmente paralisante. Não se pode construir uma economia em que máquinas transacionam na velocidade de máquinas e disputas são resolvidas na velocidade de humanos. As duas velocidades precisam convergir, ou a confiança que sustenta o comércio autônomo simplesmente não se forma. A Internet Court é, assim, uma tentativa de criar essa convergência: disputas em velocidade de máquina, com custos proporcionais ao valor das transações, sem que cada caso precise de um advogado, um juiz e meses de espera.
Há, naturalmente, limitações importantes que merecem a mesma atenção analítica que as promessas. A Internet Court opera sobre blockchain, e seus vereditos só têm efeito sobre os fundos depositados na conta de garantia do sistema. Não tem jurisdição legal, não substitui tribunais reais e não pode resolver disputas que envolvam bens físicos, regulações específicas ou partes que estejam fora do ecossistema. É mais útil, como os próprios criadores reconhecem, para transações de menor valor, nas quais contratar um advogado seria irracional, mas não fazer nada geraria prejuízo. E a própria ideia de um júri de inteligência artificial, por mais elegante que seja a matemática de Condorcet, levanta questões sobre vieses dos modelos, manipulação de evidências e a confiabilidade de um sistema em que máquinas julgam disputas entre outras máquinas. São questões que não têm resposta definitiva ainda, e que provavelmente só se revelarão com clareza à medida que o sistema seja testado em escala.
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Contudo, o que a Internet Court sinaliza é mais importante do que o que ela resolve hoje. É a admissão, por parte de uma indústria inteira, de que a promessa do comércio autônomo estava incompleta. Passamos os últimos dois anos fascinados com a capacidade dos agentes de IA de comprar, vender, negociar e pagar em nosso nome. Construímos a infraestrutura da transação. Esquecemos de construir a infraestrutura da disputa. E quando o caso da Amazon contra a Perplexity, em novembro de 2025, revelou que um navegador alimentado por IA estava acessando contas de clientes e realizando compras sem autorização, disfarçando-se como o Google Chrome, o que ficou evidente não foi apenas um problema jurídico, mas um vácuo institucional: não existia nenhum mecanismo automatizado capaz de detectar, mediar e resolver esse tipo de conflito na velocidade em que ele acontecia.
Ao fim, para quem lidera negócios e acompanha a evolução do comércio agêntico, o alerta que a Internet Court carrega é bastante direto para nós: à medida que agentes de IA assumem mais decisões comerciais, a pergunta relevante deixa de ser “o que o agente pode fazer por mim?” e passa a ser “o que acontece quando ele erra?”. E se a resposta a essa pergunta for “nada”, então a empresa está construindo uma operação sobre um alicerce que não tem mecanismo de correção. Porque a história do comércio, desde as feiras medievais até os marketplaces digitais, ensina uma lição que nenhuma tecnologia revogou: as pessoas não compram de quem vende mais barato. Compram de quem resolve o problema quando algo dá errado. E quando os compradores forem máquinas, essa lição continuará valendo. A diferença é que a resolução também precisará acontecer na velocidade das máquinas. E essa infraestrutura, até “ontem”, simplesmente não existia.
